Qwen3.5 27B Blossom Derestricted: AI Large Language Models

Appelez Qwen3.5 27B Blossom Derestricted via une seule API. 262K-tokens, streaming et pay-per-token pricing. Essayez gratuitement dans le playground Muapi.

Commandes interactives du modèle

Appelez Qwen3.5 27B Blossom Derestricted via une seule API. 262K-tokens, streaming et pay-per-token pricing. Essayez gratuitement dans le playground Muapi.

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Aperçu

À propos de ce modèle

Qwen3.5 27B Blossom Derestricted est un derestricted Qwen3.5 27B model avec une 262K-tokens window et image input, modified à reduce refusal behavior. Muapi exposes it through a single REST endpoint with async polling et Server-Sent Events streaming, so you can drop it into chat apps, agents et workflows without hosting GPUs. It is best suited à general chat et image understanding. La tarification est pay-per-token at $0.612/M tokens d’entrée et $0.612/M tokens de sortie, sans abonnement. Voir aussi Qwen 3.8 27B Obliterated, Qwen 2.5 32B Abliterated, Qwen 3.8 27B Abliterated, Qwen3.5 27B Queen Derestricted, Qwen3.5 27B Opus-Distilled Derestricted. Découvrez toute la gamme sur la page Qwen Abliterated API page ou the abliterated LLM API ; familles associées : GLM Abliterated API et Gemma Abliterated API. 'Abliterated' et 'derestricted' describe modifications that reduce the model's refusal behavior. They do not guarantee unrestricted output, et you remain responsible pour complying with applicable laws et the Muapi terms of use.

1Chat et assistants : Créez des applications conversationnelles avec Qwen3.5 27B Blossom Derestricted pour general chat et image understanding.

2Expérimentation avec moins de refus : Comparez le comportement face aux refus à celui du modèle de base dans vos évaluations, conformément à la politique d’utilisation de Muapi.

3Agents et workflows : Appelez the model de Muapi workflow nodes et the [abliterated LLM API](/abliterated-llm-api) hub examples.

💰

Prix et valeur

Analyse des coûts

Fournisseur	Coût	Remarques
muapiapp	$0.612/M input tokens and $0.612/M output tokens	Facturation à l’utilisation par jeton, selon l’utilisation réelle, avec un petit montant minimum réservé au départ.
Fal.ai	Non disponible	Qwen3.5 27B Blossom Derestricted n’est pas proposé comme endpoint hébergé.
Replicate	Non disponible	Qwen3.5 27B Blossom Derestricted n’est pas proposé comme endpoint hébergé.

muapiapp$0.612/M input tokens and $0.612/M output tokens

Facturation à l’utilisation par jeton, selon l’utilisation réelle, avec un petit montant minimum réservé au départ.

Fal.aiNon disponible

Qwen3.5 27B Blossom Derestricted n’est pas proposé comme endpoint hébergé.

ReplicateNon disponible

Qwen3.5 27B Blossom Derestricted n’est pas proposé comme endpoint hébergé.

** Les prix des concurrents sont estimés sur la base d'architectures de modèles et de niveaux d'utilisation similaires.

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Détails techniques

Schéma de configuration

Paramètre	Taper	Description	Par défaut
invite	string	.	`Summarize the trade-offs between a monolith and microservices in five bullet points.`
URL de l'image	string	Optional public image URL for multimodal analysis.	`undefined`
Invite système	string	, .	`You are a concise, direct assistant.`
Nombre maximum de jetons	integer	Optional maximum number of tokens to generate.	`8192`

invitestring

Valeur par défautSummarize the trade-offs between a monolith and microservices in five bullet points.

URL de l'imagestring

Optional public image URL for multimodal analysis.

Valeur par défautundefined

Invite systèmestring

, .

Valeur par défautYou are a concise, direct assistant.

Nombre maximum de jetonsinteger

Optional maximum number of tokens to generate.

Valeur par défaut8192

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Guide de mise en œuvre

Documentation du développeur

Comment utiliser Qwen3.5 27B Blossom Derestricted API

Obtenir une clé API : créez une clé dans votre tableau de bord Muapi.
Envoyer un prompt : POST prompt (plus optional system_prompt et max_tokens, up à 32768) à /api/v1/qwen-3-5-27b-blossom-derestricted. Provide an optional public image_url à include an image with your prompt.

curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/qwen-3-5-27b-blossom-derestricted \
  -H "x-api-key: $MUAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Explain how attention works in transformers.", "image_url": "https://example.com/photo.jpg"}'

Interroger ou activer le streaming : Poll GET /api/v1/predictions/{request_id}/result until status is completed, ou stream tokens live de /api/v1/qwen-3-5-27b-blossom-derestricted/stream.

curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/qwen-3-5-27b-blossom-derestricted/stream \
  -H "x-api-key: $MUAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Explain how attention works in transformers.", "image_url": "https://example.com/photo.jpg"}'

Lire le résultat : Le texte généré est renvoyé dans outputs. La facturation repose sur le nombre réel de tokens utilisés.

❓

Questions courantes

Foire aux questions

Qu’est-ce que Qwen3.5 27B Blossom Derestricted?

Qwen3.5 27B Blossom Derestricted est un derestricted Qwen3.5 27B model avec une 262K-tokens window et image input, modified à reduce refusal behavior.

What does abliterated mean?

Abliterated ou derestricted models are modified à reduce refusal behavior. This lowers, but does not eliminate, refusals et does not guarantee unrestricted output.

How is Qwen3.5 27B Blossom Derestricted priced?

La facturation se fait au token : $0.612/M tokens d’entrée et $0.612/M tokens de sortie. Un petit montant minimum est réservé au démarrage de la requête, puis ajusté selon l’utilisation réelle.

Qwen3.5 27B Blossom Derestricted prend-il en charge le streaming ?

Oui. Recevez les tokens en direct depuis `/api/v1/qwen-3-5-27b-blossom-derestricted/stream` avec Server-Sent Events, ou interrogez l’endpoint asynchrone.

Qu’est-ce que the context window?

La fenêtre de contexte est d’environ 262K tokens. Le prompt et la sortie doivent tenir ensemble dans cette limite ; `max_tokens` est plafonné à 32768. L’entrée image est prise en charge via `image_url`.

Les réponses sont-elles garanties sans restriction ?

Non. Abliterated models are less likely à refuse, but behavior varies by prompt et quality can differ de the base model. Evaluate it pour your use case et follow applicable laws.